Paralelní optimalizační metody
Loading...
Date
Authors
Marcina, Tomáš
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
ORCID
Abstract
Práca je zameraná na porovnanie rôznych algoritmov určených pre optimalizáciu viacrozmerných funkcií. Konkrétne sa zaoberá populačnými metódami optimalizácií, ktoré sú vo všeobecnosti vhodné pre paralelizovanie výpočtu optimálnej hodnoty funkcie. Funkcie sú implementované v programe Matlab a na platforme NVIDIA CUDA. Porovnáva niekoľko rôznych algoritmov na to vhodných. Na záver sú zhrnuté výhody a nevýhody jednotlivých algoritmov.
The work is concerned on the comparison of different algorithms designed for the optimization of multidimensional functions. Specifically, it deals with population optimization methods, which are generally suitable for parallelizing the calculation of the optimal function value. The functions are implemented in program Matlab and on the NVIDIA CUDA platform. It compares several different algorithms suitable for this. At the end, the advantages and disadvantages of individual algorithms are summarized.
The work is concerned on the comparison of different algorithms designed for the optimization of multidimensional functions. Specifically, it deals with population optimization methods, which are generally suitable for parallelizing the calculation of the optimal function value. The functions are implemented in program Matlab and on the NVIDIA CUDA platform. It compares several different algorithms suitable for this. At the end, the advantages and disadvantages of individual algorithms are summarized.
Description
Keywords
Optimalizácie , paralelné optimalizácie , diferenčná evolúcia , optimaizácia rojenia častíc , algoritmus svätlušiek , algoritmus umelých všelých kolónií , optimalizácia svorky šedých vlkov , CUDA. , Optimalization , parallel optimizations , differential Evolution , particle swarm optimization , firefly algorithm , artificial bee colony algorithm , grey wolf optimalization , CUDA.
Citation
MARCINA, T. Paralelní optimalizační metody [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Rudolf Jalovecký, CSc. (předseda)
prof. Ing. Pavel Václavek, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Zdeněk Havránek, Ph.D. (člen)
Ing. Radovan Holek, CSc. (člen)
Ing. Adam Chromý, Ph.D. (člen)
Ing. Miroslav Jirgl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-13
Defence
Student obhájil bakalářskou práci. Komise neměla žádné námitky k řešené práci. V průběhu odborné rozpravy odpověděl na následující dotazy.
Otázku oponenta týkající se průběhu učení iGWO student zodpověděl bez výhrad.
Otázku oponenta týkající se vlivu parametrů student zodpověděl bez výhrad.
Doplňující otázku týkající se použití optimalizačních algoritmů pro modelování fyzikálních systémů student zodpověděl.
Doplňující otázku na počet použitých agentů student zodpověděl.
Doplňující otázku týkající se metriky pro hodnocení kvality výsledků student zodpověděl bez výhrad.
Doplňující otázku týkající se využitelnosti implementovaných funkcí student zodpověděl bez výhrad.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena